เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การเชื่อมโยงระยะไกลเชิงตั้งฉากเชิงประจักษ์× | การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมสูงสุด× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | อุตุนิยมวิทยา | อุตุนิยมวิทยา |
| ตระกูล | Process / pipeline | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 1956 | 1992 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Lorenz, Wallace | Bretherton, Wallace |
| ประเภท≠ | Data analysis and pattern identification | Covariance decomposition method |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Wallace, J. M., & Gutzler, D. S. (1981). Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Monthly Weather Review, 109(4), 784-812. DOI ↗ | Bretherton, C. S., Widmann, M., Dymnikov, V. P., Wallace, J. M., & Blade, I. (1992). The effective number of spatial degrees of freedom of a time-varying field. Journal of the Atmospheric Sciences, 49(11), 1063-1083. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | EOF analysis, Empirical orthogonal function, Teleconnection patterns, PCA meteorology | MCA, Singular value decomposition, SVD analysis, Covariance analysis |
| ที่เกี่ยวข้อง | 2 | 2 |
| สรุป≠ | Empirical orthogonal function (EOF) analysis is a statistical technique that identifies dominant spatial patterns and temporal variability in atmospheric or oceanic data. When applied to geographically distant locations, EOF analysis reveals teleconnection patterns—coherent patterns of variability that link weather systems across ocean basins and continents. | Maximum covariance analysis (MCA) is a statistical technique that identifies coupled patterns of variability between two spatially distributed fields (e.g., sea surface temperature and precipitation). Unlike EOF analysis which focuses on variance in a single field, MCA identifies spatial patterns that are maximally correlated between two different fields. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|